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#95
summarized by : Ryuichi Nakahara
どんな論文か？
異なる構造を持つネットワークの比較方法として距離相関という新しい概念を提案し、全く異なる複数のタスクで良好な結果を示している
新規性
二つのモデルがあったとき、片方のモデルが学んで片方のモデルが学んでいないことは何かを評価する新手法の提案。
モデルの内部次元が異なると従来法では比較が難しい。
そこで内部次元に依存しない「距離相関」という統計概念を用いて、モデル間の比較を行う
結果
様々なタスクに応用可能。
あるモデルを別のモデルに対して条件付けしたり、モデルが学習した分離表現を抽出したり、敵対的攻撃に対する堅牢性の付与などに寄与する
その他（なぜ通ったか？等）
ECCV2022 ベストペーパー
GitHubにソースコード
https://github.com/zhenxingjian/Partial_Distance_Correlation
YouTubeに著者による紹介動画
https://www.youtube.com/watch?v=xIeDcih_OdI&t=218s
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